EOJ 1816 连通?

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
struct l_node
{
    int ver;
    struct l_node *link;//建立邻接表的结构
};
typedef struct l_node L_NODE;
typedef struct//图的边存储结构
{
    int ver1;
    int ver2;
}E_NODE;
L_NODE *head[1000005];//邻接表表头数组
int visit[1000005];//visit判断某顶点是否被访问过
E_NODE e[1000005];
int n,m;
void creat_adj_list(L_NODE *head[], E_NODE e[],int n,int m)//根据图的边存储生成邻接表
{
    int i,u,v;
    L_NODE *p;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        head[i]=NULL;//为邻接表的所有表头初始赋为null
    }
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        u=e[i].ver1;
        v=e[i].ver2;
        p=(L_NODE*)malloc(sizeof(L_NODE));//建立一个节点
        p->ver=v;//p的值为被指向的那个顶点
        p->link=head[u];//将p加入到head[u]中
        head[u]=p;
        p=(L_NODE*)malloc(sizeof(L_NODE));//因为是无向的,每一产生两个节点
        p->ver=u;
        p->link=head[v];
        head[v]=p;
    }
}
void init(int n)//把visit数组各个元素置为0,表示为访问过
{
    int i;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        visit[i]=0;
    }
}
void dfs(int u)//深度优先搜索递归调用
{
    L_NODE *t;
    visit[u]=1;//访问过后visit置为1
    t=head[u];
    while(t!=NULL)//单链表还没到尾时,继续递归调用
    {
        if(visit[t->ver]==0)
            dfs(t->ver);
        t=t->link;//如果已经被访问,向后移动一个节点
    }
}
int main()
{
    int m,n;
    scanf("%d",&n);
    scanf("%d",&m);
    int i;
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        scanf("%d%d",&e[i].ver1,&e[i].ver2);//共有m组数据标示的边
    }
    int flag=0;
    creat_adj_list(head,e,n,m);
    init(n);
    dfs(e[0].ver1);
    for(i=1;i<=n;i++)//检验visit数组中所有元素是否都被访问
    {
        if(visit[i]==0)//如果有0,表示未被访问,则图不是连通的
            flag=1;
    }
    if(flag==0)
        printf("yes\n");
    else printf("no\n");
}

牢记深度优先搜索的几个关键步骤。首先输入数据要存储在图的边存储结构中,然后再将图的边存储放入邻接表结构中,注意无向图每次应该生成两个节点,然后用dfs递归邻接表结构,使用visit数组标示顶点i是否被访问过。
### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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